混合預測器和混合預測方法及用其控制進程的系統和方法
2023-10-09 20:33:04 1
專利名稱：混合預測器和混合預測方法及用其控制進程的系統和方法
技術領域：
本發明涉及控制進程的系統和方法，尤其涉及用於預測進程輸出的混合預測器和混合預測方法。本發明還涉及用該混合預測器和混合預測方法控制進程的系統和方法。
上述混合預測器是一種產生預測向量的設備，產生的方法是使用具有進程動態特性的模型和在設定的預測範圍中根據進程輸入信號對進程輸出信號進行預測。預測向量表示了被預測的進程輸出信號。
在這樣的混合預測器中，特別使用一種可隨進程的變動而加以修改的參數模型。該參數模型被用於實現預測向量的移變和獲得階躍響應係數。混合預測器首先在一預測範圍中根據進程輸入信號對進程輸出信號作預測。接著，混合預測器用實測的進程輸出信號修正預測值，同時根據當前產生的進程輸入信號值對將在下一預測範圍中產生的輸出作預測。重複混合預測器的上述程序以產生用於進程控制的諸預測值。
眾所周知，傳統的反饋控制器在對進程的控制方面具有局限性，主要是空載時間和含有大量相互作用的多變量進程所致。為了消除在傳統反饋控制器中涉及的局限性，已經開發了若干使用預測器的預測控制技術。
圖1表示包含進程控制器的常規控制環，該進程控制器使用傳統的預測器執行所希望的控制。如圖1所示，控制環包括預測器100、參考值提供器200、減法器250、控制器300和進程400。預測器100包括模型響應單元130、預測向量單元140和範圍選擇單元150。
進程400從控制器300接收控制信號u(k-1)。進程400還接收可以測量的擾動信號d(k-1)。根據這些信號u(k-1)和d(k-1)，進程400產生響應，即進程輸出信號y(k)。信號u(k-1)和d(k-1)也加到模型響應單元130。
模型響應單元130中存儲著與信號u(k-1)和d(k-1)有關的階躍響應係數。利用這些存儲的階躍響應係數，模型響應單元130輸出表示進程輸出信號特徵的模型響應向量，而該進程輸出信號是在當前步由加到進程400的信號u(k-1)和d(k-1)產生的。
預測向量單元140接收來自模型響應單元130的模型響應向量和來自進程400的進程輸出信號y(k)。預測向量單元140根據進程輸出信號y(k)修正模型響應向量，從而輸出預測向量Y(k/k)(Y(k/k)＝[y(k)，…，y(k+n-1)]T)。
範圍選擇單元150從預測向量單元140接收預測向量Y(k/k)，將它變換成其元素數與在控制器300中使用的預測範圍P相符的預測向量。
減法器250接收來自範圍選擇單元150的已變換預測向量，並輸出是預測向量和從參考值提供器200接收的參考向量之差的誤差向量。該誤差向量代表希望的進程輸出和預測的進程輸出之差。
控制器300接收來自減法器250的誤差向量，根據該誤差向量通過使用控制算法輸出控制器信號u(k)。
在上述傳統的控制環中所利用的預測方法使用下列截短的響應模型(Lee，J.H，M.Morari，and C.E.Garcia，State-space Interpretation of Mode1 PredictiveControl(模型預測控制的狀態空間描述)，Automatics，Vol.30，No.4，pp.707-717，1994)Y(k+1/k)＝MY(k/k)+SuΔu(k)+SdΔd(k)其中「Y(k+1/k)」對應於[y(k+1)，y(k+2)…y(k+n)]T(Y(k+1/k)＝[y(k+1)，y(k+2)…y(k+n)]T)，它代表對從當前步k起到未來步n止各步的進程輸出信號進行預測的預測向量。「n」也代表模型截短階次(model truncating order)。該模型截短階次設置為使進程充分穩定y(k+n)＝y(k+n+1)＝…的數值。「Su」和「Sd」是分別表示輸入信號u和可測量的擾動信號d的階躍響應的n×1向量。在以上方程式中，「M」表示將向量移變一步的向量移變矩陣。向量移變矩陣M是n×n矩陣。矩陣M和向量Su和Sd由下式表示
圖2是表示在時刻k用傳統預測器進行預測的預測方法的圖形。
在圖2中，圖形200A表示在時刻k之後控制信號u(k)不變動的情況下對時刻k-1的控制信號u(k-1)的變動和對進程輸出信號y(k)的變動進行預測的經過。根據在時刻k實測的進程輸出信號y(k)進行修正的上一步的預測向量Y(k/k)230對應於「[y(k)，y(k+1)…y(k+n-2)，y(k+n-1)]T」(Y(k/k)＝[y(k)，y(k+1)…y(k+n-2)，y(k+n-1)]T)。這裡，「n」是在進程輸出信號y(k)充分穩定之後獲得的數值。在時刻k的預測向量Y(k+1/k)240表示在時刻k+1之後出現的進程輸出信號y(k)中的變動220。通過移變在時刻k+1之後得到的、但是已在時刻k修正的預測向量Y(k/k)的值而獲得預測向量Y(k+1/k)的值，移變的方法如下
按照傳統的預測方法，在進程充分穩定之後，條件y(k+n-1)＝y(k+n)＝y(k+n+1)＝…成立，如圖2中的圖形200A所示。因此，條件Y(k+1/k)＝[y(k+1)，y(k+2)…y(k+n-1)，y(k+n)]T成立。
由於傳統的預測器如上所述地應該存儲數目與模型截短階次n相符的階躍響應係數，所以該傳統預測器需要大的存儲器容量。由於派生的預測向量Y(k+1/k)的元素數不同於在控制器中使用的預測範圍P，所以有這樣的缺點應當使用範圍選擇單元150來重新整理預測向量Y(k+1/k)使它的元素數與預測範圍P一致。對於包含對變量積分的進程，應該各別地構造向量移變矩陣M的最後一列，即
T。在進程出現變化的情況下，不可能進行再次推導出有關的模型響應係數的自適應預測。
因此，本發明的目的在於解決先有技術中遇到的這些問題，提供能減少所需存儲器容量和實現自適應預測的混合預測器及使用該混合預測器的混合預測方法，以及提供把該混合預測器和預合預測方法使用於對進程控制的系統和方法，其中所述控制系統和控制方法能有效地消除傳統的進程控制技術的有關缺點。
按照本發明，通過提供結構比傳統預測器改進的混合預測器來實現以上目的，改進之處在於增添模型參數估計器和模型響應變換器。在該結構中直接計算表示預測範圍長度的預測向量。因此，有可能減少所需的存儲器容量；與此同時，模型參數估計器根據進程中的變動更新模型響應係數，因而可以進行自適應預測。按照本發明，在向量移變方法中使用模型參數估計器提供的參數模型。因此，即使對於涉及對變量積分的進程，也可能使用同樣的向量移變矩陣。
按照一個方面，本發明提供一種混合預測器，包括模型參數估計器，用於接收來自包含在進程控制器中的控制器的控制信號和來自被控制的進程的輸出信號，用於根據該控制信號和該進程輸出信號之間的相關性估計使所述進程輸出信號和模型響應信號之差為最小的參數模型的諸參數，及用於輸出所估計的模型參數；模型響應變換器，用於接收來自模型參數估計器的模型參數以及根據這些模型參數為控制信號的各個單位信號元產生相應的單位模型響應係數；模型響應單元，用於接收來自控制器的控制信號、來自模型響應變換器的諸模型響應係數和來自模型參數估計器的諸模型參數，其中模型響應單元的作用是根據控制信號和模型響應係數產生表示受到在當前時刻加到進程上的控制信號輸入的影響的進程輸出信號的特徵的模型響應向量；以及預測向量單元，用於接收進程輸出信號和來自模型響應單元的模型響應向量，其中預測向量單元的作用是根據進程輸出信號修正模型響應向量，從而輸出修正的預測向量。
根據另一方面，本發明提供一種在用於控制進程的進程控制器中使用的混合預測方法，包括以下步驟測量從包含在進程控制器中的控制器輸出的控制信號和從被控制的進程產生的輸出信號，並根據來自該進程的輸出信號進行預測向量的初始化；根據控制信號和進程輸出信號估計參數模型的諸參數；以及根據模型參數構造預測向量和輸出構成的預測向量。
根據又一方面，本發明提供一種進程控制器，包括控制器，用於接收誤差信號及根據誤差信號把控制信號送給進程，從而對進程輸出信號進行控制；參考值提供器，用於提供希望的參考值；預測設備，用於接收來自控制器的控制信號，從而輸出預測向量信號；以及減法器，用於計算參考值信號和來自預測設備的預測向量之差並將所計算的差值作為誤差信號送給控制器；其中預測設備包括混合預測器，用於接收來自控制器的控制信號和來自進程的進程輸出信號、根據接收的信號推導參數模型以及根據參數模型輸出表示在預測範圍期間從進程產生的輸出的特徵的預測向量信號。
根據再一方面，本發明提供一種對進程進行控制的方法，包括以下步驟測量從包含在進程控制器中的控制器輸出的控制信號，來自外部的擾動信號和由接受控制的進程產生的輸出信號，並根據測得的進程輸出信號進行預測向量的初始化；根據控制信號、擾動信號和進程輸出信號估計參數模型的參數；根據這些模型參數構造預測向量，從而輸出構成的預測向量；根據參考值向量和構成的預測向量求得參考值誤差向量；以及根據參考值誤差向量計算控制器輸出信號和輸出計算出的控制器輸出信號。
本發明的其他目的和其他方面將從參考附圖對實施例的以下說明中變得明顯可見。
圖1是表示使用傳統預測器的傳統進程控制器的方框圖；圖2是表示使用傳統預測器的在時刻k進行預測的預測方法的圖形；圖3是把包含本發明的混合預測器的進程控制器使用於對進程加以控制的進程控制環的方框圖；圖4是表示包含在本發明的混合預測器內的模型響應單元和預測向量單元的詳細結構的方框圖；圖5是描述使用本發明的混合預測器在時刻k進行預測的圖形；圖6是表示使用本發明的混合預測器實現混合預測方法的流程圖；圖7是表示使用本發明的混合預測方法實現進程控制方法的流程圖。
圖3表示把包含本發明的混合預測器的進程控制器使用於對進程加以控制的進程控制環。在圖3中，和圖1中的部件分別對應的部件用同一標號表示。
如圖3所示，進程控制環包括混合預測器100A、參考值提供器200、減法器250、控制器300和進程400。
參考值提供器200提供恆定的參考值信號。用減法計算處理參考值信號和從混合預測器100A產生的預測向量信號。通過此減法求得誤差信號。
減法器250計算來自參考值提供器200的參考值信號和來自混合預測器100A的預測向量信號之差，從而輸出算出的差值作為誤差信號。
控制器300接收來自減法器250的誤差信號並根據該誤差信號把控制信號送給進程400。即，控制器300控制進程400輸出表示進程變量的特徵的信號。
參考值提供器200、減法器250和控制器300具有圖1所示的傳統結構。因此，將不對這些單元作詳細說明。
如圖3所示，本發明的混合預測器100A包括模型參數估計器110、模型響應變換器120、模型響應單元130A和預測向量單元140A。
模型參數估計器110接收來自控制器300的控制信號u(k-1)和來自進程400的進程輸出信號y(k)，從而估計參數模型的參數。通過求出使進程輸出信號和模型響應信號之差為最小的控制信號和進程輸出信號之間的相關性來實現參數估計。在參數估計中，反映了表示對進程400有影響的可測量擾動的擾動信號d(k-1)。
模型響應變換器120接收來自模型參數估計器110的模型參數向量，根據模型參數向量取得階躍響應係數向量。即，模型響應變換器120是將參數模型變換成響應模型的設備。每當通過模型參數估計器110出現模型參數的變化時，模型響應變換器120就執行階躍響應係數的變化。
模型響應單元130A接收由模型響應變換器120求得的階躍響應係數。這與從外部接收階躍響應係數的傳統模型響應單元130不同。模型響應單元130A根據階躍響應係數輸出模型響應向量，該模型響應向量表示以加到進程400的信號u(k-1)和d(k-1)得到的當前步進程輸出信號的特徵。模型響應向量的元素數與在控制器300中使用的預測範圍P相符。模型響應單元130A的另一作用是移變從預測向量單元140A接收的預測向量。為了該預測向量的移變，模型響應單元130A使用從模型參數估計器110接收的模型參數。
預測向量單元140A接收來自模型響應單元130A的模型響應向量和來自進程400的進程輸出信號y(k)。預測向量單元140A根據進程輸出信號y(k)修正模型響應向量，從而輸出預測向量Y(k/k)(Y(k/k)＝[y(k)，…，y(k+P-1)]T)。
圖4是表示包含在本發明的混合預測器100A內的模型響應單元130A和預測向量單元140A的詳細結構的方框圖。
如圖4所示，模型響應單元130A包括模型響應計算器132、加法器133和向量移變器134。
模型響應計算器132接收控制信號u(k-1)和擾動信號d(k-1)以及來自模型響應變換器120的階躍響應模型向量Su和Sd。模型響應計算器132根據階躍響應模型向量在預測範圍P期間計算信號u(k-1)和d(k-1)對進程輸出信號y(k)的影響。向量移變器134的作用是移變與上一步有關的且表示為Y(k/k)＝[y(k)，y(k+1)…，y(k+P-2)，y(k+P-1)]T的移變向量Y(k/k)，從而得出預測向量Y(k+1/k)(Y(k+1/k)＝[y(k+1)，y(k+2).，y(k+P-1)，y(k+P)]T)。在此情況下，最後一項「y(k+P)」的推導使用了從模型參數估計器110送來的模型參數θ。
加法器133將來自向量移變器134的輸出加到來自模型響應計算器132的輸出上，從而輸出模型響應向量。
另一方面，預測向量單元140A包括未修正的預測向量單元142、減法器143、預測向量修正單元144和修正的預測向量單元146。
未修正的預測向量單元142存儲從模型響應單元130A接收的模型響應向量作為未修正的預測向量。該未修正的預測向量單元把與當前步有關的進程預測信號加到減法器143上。
從未修正的預測向量單元142接收當前步的進程預測信號的減法器143從與當前步有關的進程輸出信號y(k)減去接收信號，從而輸出減法結果作為預測誤差信號。
預測向量修正單元144接收來自未修正的預測向量單元142的未修正預測向量和來自減法器143的預測誤差信號。根據預測誤差信號，預測向量修正單元144修正未修正的預測向量，從而輸出修正的預測向量。
修正的預測向量單元146存儲從預測向量修正單元144輸出的修正的預測向量，並更新以前存儲的與上一步有關的修正的預測向量。修正的預測向量單元146還把修正的預測向量送到模型響應單元130A中的向量移變器134和進程控制器中的減法器250。
圖5是描述使用本發明的混合預測器在時刻k進行預測的圖形。
在圖5中，該圖形示出在Δu(k)＝Δu(k+1)＝……＝0(其中「Δu(k)」表示控制信號u(k-1)的變動510，這和圖2所示的相同)的條件下預測未來的進程輸出信號y(k)的變動的經過。根據在時刻k測得的進程輸出信號y(k)修正的上一步的預測向量Y(k/k)530對應於「[y(k)，y(k+1)…y(k+P-2)，y(k+P-1)]T」(Y(k/k)＝[y(k)，y(k+1)…y(k+P-2)，y(k+P-1)]T)。用於對時刻k之後的進程輸出進行預測的預測向量Y(k+1/k)540對應於「[y(k+1)，y(k+2)…y(k+P-1)，y(k+P)]T」(Y(k+1/k)＝[y(k+1)，y(k+2)y(k+P-1)，y(k+P)]T)。獲得預測向量Y(k+1/k)各數值的方法是如下地移變在時刻k+1之後獲得的並已在時刻k修正的預測向量Y(k/k)的數值
其中「P」表示直接用在控制器中的預測範圍。預測範圍P的數值小於在已有技術中使用的模型截短階次n。根據本發明，使用參數模型以便推導在移變後新輸入的最後項「y(k+p)」。為這樣的參數模型使用下列ARMA(Auto-Regressive Moving Average，自回歸滑動平均)模型A(q-1)y(k)＝B(q-1)u(k)其中「q-1」表示後向移變算子，多項式A和B表達如下A(q-1)＝l+a1q-1+……+anaq-naB(q-1)＝b1+b2q-1+…….+bnbq-nb其中「na」和「nb」分別表示模型的階次。這些模型階次比模型截短階次小得多。在此條件下，最後項「y(k+P)」可以推導如下y(k+P)＝-a1y(k+P-1)，……，-anay(k+P-na)+b1u(k-1)，…，+bnbu(k-1)「Ma」和「Mb」分別表示向量移變矩陣，「Su」和「Sd」分別表示階躍響應係數向量。向量移變矩陣「Ma」和「Mb」及階躍響應係數向量「Su」和「Sd」表達如下
在此情況下，階躍響應係數的推導如下s1＝b1s1=-j=1naajsi-1+j=1nbb1,i=1,2,,P]]>圖6表示使用本發明的混合預測器實現混合預測方法的流程圖。
按照本混合預測方法，首先將系統，即進程控制器，初始化(步驟610)。進程控制器初始化是為了穩定進程400。使進程穩定意味著這樣的條件因為控制信號或擾動信號不變，所以進程輸出信號不變，進程處於穩定狀態。即，控制信號u處於Δu(-1)＝Δu(-2)＝……＝0的狀態，並且擾動信號d處於Δd(-1)＝Δd(-2)＝……＝0的狀態。
此後，執行初始信號的測量(步驟S612)。
即，測量在最初開始預測的時刻產生的控制信號、擾動信號和進程輸出信號。因此，得到初始控制信號u(0)、初始擾動信號d(0)和初始進程輸出信號y(0)。此刻，還求出輸入信號的變動，即控制信號和擾動信號的變動。這就是說，確定「Δu(0)」和「Δd(0)」如下Δu(0)＝u(0)-u(-1)Δd(0)＝d(0)-d(-1)接著，執行預測向量的初始化(步驟S614)。預測向量初始化是分別用初始進程輸出信號的值設置預測向量的各個元素。預測向量Y(0/0)定義如下Y(0/0)＝[y(0)，……，y(0)]T預測向量的元素數與預測範圍P一致。
然後執行模型參數的估計(步驟616)。模型參數估計是使用測得的輸入信號(即控制信號和擾動信號)和輸出信號(即進程輸出信號)來估計參數模型的參數。通過為參數估計分別測量輸入和輸出信號來獲得輸入和輸出信號。模型參數θ具有如下的向量形式θ＝[a1a2…anab1b2…bnb]
然後計算階躍響應係數(步驟S618)。
階躍響應係數使用在模型參數估計步驟S618中獲得的模型參數θ而導出。於是產生了階躍響應係數向量。階躍響應係數的推導在u(k-1)＝u(k)＝…＝1的條件下執行如下s1＝b1s1=-j=1naajsi-1+j=1nbb1,i=1,2,,P]]>在計算出階躍響應係數之後，將預測向量移變(步驟S620)。
預測向量移變步驟是將上一時刻的已存儲已修正的預測向量的每個元素向未來移一步。移變後向量的最後一個元素使用參數模型來推導。使用參數模型就是使用上一時刻已修正預測向量中選定的元素和參數模型的模型參數來推導已移變向量的最後一個元素。
即，通過將上一時刻已修正預測向量Y(k-1/k-1)(Y(k-1/k-1)＝[y(k-1)，y(k)…y(k+P-3)，y(k+P-2)]T)的每個元素向未來移一步及通過新輸入預測向量Y(k/k-1)的最後一項來求得當前時刻的預測向量Y(k/k-1)(Y(k/k-1)＝[y(k)，y(k+1)…y(k+P-2)，y(k+P-1)]T)。使用參數模型推導預測向量Y(k/k-1)的最後元素Y(k+p-1)如下y(k+P-1)＝-a1y(k+P-2)，…，-anay(k+P-1-na)+b1u(k-2)，…，+bnbu(k-2)在此情況下，在預測範圍P期間出現的輸入u的影響在每次掃描時分別計算。把當前掃描時算出的影響與上次掃描時算出的影響疊加。因此，條件u(k-1)＝u(k)＝u(k+1)＝……＝u(k+P-1-nb)＝u(k-2)成立。
然後預測輸入的影響(步驟S622)。
這一步是使用階躍響應係數預測測得的輸入信號(即控制信號和擾動信號)對進程輸出信號的影響。這一步可包括以下各步求出每一測出的輸入信號的變動；將求出的變動乘以階躍響應係數向量的每個元素，從而形成模型響應向量；以及把模型響應向量加到在預測向量移變步驟S620產生的預測向量上。結果如下
Y(k/k-1)＝Y(k/k-1)+SuΔu(k-1)+SdΔd(k-1)此後，執行進程輸出信號y(k)的測量(步驟S626)。
然後修正預測向量(步驟S626)。執行修正的方法是求出預測誤差和把預測誤差加到預測向量的每個元素上去。預測誤差代表實測的進程輸出信號和未修正預測向量有關元素之差。此修正步驟可包括以下步驟確定預測誤差，及根據確定的預測誤差調整未修正預測向量的每個元素，從而產生修正的預測向量如下Y(k/k)＝Y(k/k-1)+y(k)-NY(k/k-1)N＝[100…00]其中向量N用於只求取未修正的預測向量中與實測的進程輸出信號同步的元素。
最後，輸出修正的預測向量(步驟S628)。
輸出修正的預測向量以便用到作下次預測用的預測向量移變步驟S620中。
為了在下次掃描推導預測向量，執行測量輸入信號的步驟S630，然後重複執行從模型參數估計步驟S616起的預測過程。
圖7是表示使用本發明的混合預測方法實現進程控制方法的流程圖。
該進程控制方法的步驟S710至S718和混合預測方法的步驟S610和S618相同。按照本進程控制方法，首先執行進程控制器的系統初始化(步驟S710)，然後執行初始信號的測量(步驟S712)。使用測得的初始信號執行預測向量的初始化(步驟S714)。接著執行模型參數的估計(步驟S716)。然後使用估計的模型參數計算階躍響應係數(步驟S718)。
此後，構造階躍響應矩陣(步驟S720)。
雖然上述預測過程是在假定從當前時刻起的每次未來掃描中控制信號沒有變動(Δu(k)＝Δu(k+1)＝…＝0)的情況下執行的，但是使用控制器來計算在控制範圍C期間產生的一系列未來的控制信號值ΔU(k-1)(ΔU(k-1)＝[u(k-1)，u(k)，u(k+1)…u(k+C-1)])。階躍響應矩陣Sum表達如下Smu=s10...0s2s1...0.........spsp-1...spm+1]]>接著，移變預測向量(步驟S722)如下Y(k/k-1)＝MaY(k-1/k-1)+Mbu(k-2)然後預測輸入的影響(步驟S724)如下Y(k/k-1)＝Y(k/k-1)+Suu(k-1)+Sdd(k-1)此後，執行擾動和輸出信號d(k)和y(k)的測量(步驟S726)。
然後修正預測向量(步驟S728)如下Y(k/k)＝Y(k/k-1)+y(k)-NY(k/k-1)N＝[100…00]此後，執行誤差向量的計算(步驟S730)。
誤差向量代表在假定未來預測範圍P中控制信號沒有變動(Δu(k)＝Δu(k+1)＝…＝0)的條件下預測值和參考值之差(該兩值都與從當前時刻起在未來預測範圍P中每次掃描產生的進程輸出有關)，誤差向量表達如下E(k+1/k)＝Ysp(k+1/k)-[MaY(k/k)+Mbu(k-1)+SdΔd(k)]其中「Ysp(k+1/k)」表示參考值向量(Ysp(k+1)＝[Ysp(k+1)，Ysp(k+2)，…，Ysp(k+P)]T)。
然後執行控制信號的計算(步驟S732)。
控制信號計算的實現依靠在未來範圍P中的每次掃描時使用使參考值向量和進程輸出預測向量之差(Ysp(k+1/k)-Y(k+1/k))為最小的算法。例如，假設控制信號計算的實現使用下列最小化的目標函數
MinimizeΦ＝(Ysp-Ypred)TГTГ(Ysp-Ypred)+ΔuTΛTΛΔu其中「Ypred」等於「Y(k+1/k)」而「Г」和「Λ」分別是權向量。
假定沒有約束，則下列等式成立Δu(k)＝N(SumTГTГSum+ΛTΛ)-1SumTГTГE(k+1/k)其中N＝[100…0]E(k+1/k)＝Ysp(k+1/k)-[MaY(k/k)+Mbu(k-1)+SdΔd(k)]以上述方式推導的控制信號u(k)加到進程400，進程400又根據控制信號u(k)產生進程輸出y(k+1)。
從模型參數估計步驟S716起重複執行以上的控制過程。
公開本發明優先實施例是為了說明的目的，但是本領域的技術人員能夠理解，可能作出各種修改增添和替換而不脫離在權利要求書中公開的本發明的精神和範圍。
權利要求
1.一種混合預測器，包括模型參數估計器，用於接收來自包含在進程控制器內的控制器的控制信號和來自接受控制的進程的輸出信號，根據所述控制信號和所述進程輸出信號之間的相關性估計使所述進程輸出信號和模型響應信號之差為最小的參數模型的參數，及輸出所述已估計的模型參數；模型響應變換器，用於接收來自所述模型參數估計器的所述模型參數和根據所述模型參數為所述控制信號的各個單位信號元產生單位模型響應係數；模型響應單元，用於接收來自所述控制器的所述控制信號、來自所述模型響應變換器的所述模型響應係數和來自所述模型參數估計器的所述模型參數，其中所述模型響應單元的作用是根據所述控制信號和所述模型響應係數產生表示受到在當前時刻加到所述進程上的所述控制信號輸入的影響的進程輸出信號的特徵的模型響應向量；以及預測向量單元，用於接收所述進程輸出信號和來自所述模型響應單元的所述模型響應向量，其中所述預測向量單元的作用是根據所述進程輸出信號修正所述模型響應向量，從而輸出修正的預測向量。
2.按照權利要求1所述的混合預測器，其特徵在於所述模型參數估計器包括擾動輸入單元，該擾動輸入單元適用於接收表示對所述進程有影響的可測擾動的特徵的擾動信號，使得當擾動信號加到所述擾動輸入單元時所述模型參數估計器根據所述控制信號、所述擾動信號和所述進程輸出信號之間的相關性執行模型參數的估計。
3.按照權利要求2所述的混合預測器，其特徵在於所述模型響應變換器的作用是每當所述模型參數更新時更新所述模型響應係數。
4.按照權利要求3所述的混合預測器，其特徵在於在從所述模型參數估計器輸出的模型參數與參數模型「θ＝[a1a2…anab1b2…bnb]」的模型參數一致的條件下，所述模型響應係數推導如下s1＝b1s1=-j=1naa1si-1+j=1nbb1,i=1,2,,P]]>其中「θ」表示模型參數，「na」和「nb」是比模型截短階次「n」小得多的模型階次。
5.按照權利要求1所述的混合預測器，其特徵在於所述模型響應單元包括模型響應計算器，用於接收所述控制信號和所述模型響應係數及用於響應於所述控制信號而產生模型響應向量；向量移變器，用於從所述模型參數估計器接收與上一時刻有關的修正的預測向量，並且移變所述接收的預測向量，從而輸出所述移變的預測向量作為與下一時刻有關的預測向量；以及加法器，用於把從所述向量移變器輸出的所述預測向量加到從所述模型響應計算器輸出的所述模型響應向量上。
6.按照權利要求5所述的混合預測器，其特徵在於所述模型響應計算器包括乘法器，用於將從所述模型響應變換器接收的所述模型響應係數乘以所述控制信號中的變動，以推導表示所述控制信號對於所述進程未來產生的輸出信號的影響的模型響應向量。
7.按照權利要求5所述的混合預測器，其特徵在於所述向量移變器的作用是把與上一時刻有關的已修正預測向量的每個元素移變一步，同時根據所述模型參數來推導要新輸入到最新預測範圍中的預測向量的最後元素的數值。
8.按照權利要求7所述的混合預測器，其特徵在於根據所述模型參數推導預測向量的最後元素數值的方法是把上一時刻的已修正預測向量的每個元素「Y(k-1/k-1)」(Y(k-1/k-1)＝[y(k-1)，y(k)…y(k+P-3)，y(k+P-2)]T)向未來移變一步，同時要新輸入用所述模型參數估計器輸出的參數模型「θ＝[a1a2…anab1b2…bnb]」推導的預測向量「Y(k/k-1)」的最後項「y(k+P-1)」y(k+P-1)＝-a1y(k+P-2)，…，-anay(k+P-1-na)+b1u(k-2)，…，+bnbu(k-2)
9.按照權利要求8所述的混合預測器，其特徵在於所述模型參數的使用是在u(k-1)＝u(k)＝u(k+1)＝……＝u(k+P-1-nb)＝u(k-2)成立的條件下實現的，因為根據疊加原理在每次掃描時分別計算在預測範圍「P」期間出現的輸入「u」的影響。
10.按照權利要求1所述的混合預測器，其特徵在於所述預測向量單元包括未修正的預測向量單元，用於接收來自所述模型響應單元的模型響應向量作為未修正的預測向量，其中所述未修正的預測向量單元臨時存儲所述未修正預測向量，然後輸出所述存儲的未修正預測向量；減法器，用於接收所述進程輸出信號和求出所述進程輸出信號和在所述進程輸出信號的同一時刻從所述未修正的預測向量單元輸出的未修正預測向量的元素之差值，及用於輸出所述求出的差值作為預測誤差信號；預測向量修正單元，用於接收來自所述未修正預測向量單元的未修正預測向量和來自所述減法器的預測誤差信號，其中所述預測向量修正單元根據預測誤差信號修正所述未修正預測向量，從而輸出修正的預測向量；以及修正的預測向量單元，用於接收和存儲從所述預測向量修正單元輸出的修正的預測向量，其中所述修正的預測向量單元更新與上一時刻有關的以前存儲的所述修正的預測向量。
11.按照權利要求10所述的混合預測器，其特徵在於所述預測向量修正單元的作用是把所述預測誤差信號加到存儲在所述未修正預測向量單元中的諸未來掃描的預測值上，從而產生修正的預測向量。
12.一種在控制進程用的進程控制器中使用的混合預測方法，包括以下步驟測量從包含在所述進程控制器中的控制器輸出的控制信號和從接受控制的進程產生的輸出信號，並根據來自所述進程的輸出信號進行預測向量的初始化；根據所述控制信號及所述進程輸出信號估計參數模型的諸參數；以及根據所述模型參數構造預測向量和輸出構成的預測向量。
13.按照權利要求12所述的混合預測方法，其特徵在於所述構造和輸出所述預測向量的步驟包括以下步驟根據所述模型參數分別計算各階躍響應係數；將與上一時刻有關的已修正預測向量的每一元素向未來移變一步，並輸出所述移變的預測向量；根據所述階躍響應係數預測所述測得的控制信號對所述進程輸出信號的影響；測量與當前控制時刻有關的進程輸出信號；以及根據所述測得的進程輸出信號推導預測誤差，將該預測誤差加到所述預測向量的每個元素上，存儲所述的加法結果，及輸出所述存儲值作為修正的預測向量。
14.按照權利要求13所述的混合預測方法，其特徵在於根據所述階躍響應係數預測所述測得的控制信號的影響的步驟包括以下步驟求出加在所述進程上的測得輸入信號中的變動；把所述階躍響應係數向量的每個元素乘以所述求出的輸入信號變動，從而產生模型響應向量；以及把所述模型響應向量加到在所述預測向量移變步驟中處理的預測向量上。
15.按照權利要求14所述的混合預測方法，其特徵在於所述修正和輸出所述預測向量的步驟包括以下步驟確定表示所述測得的進程輸出信號和與所述測得進程輸出信號有關的未修正預測向量的元素之差的預測誤差；以及根據所述預測誤差調整所述未修正預測向量的每個元素，從而產生修正的預測向量。
16.一種進程控制器，包括控制器，用於接收誤差信號和根據該誤差信號把控制信號傳送給進程，從而控制進程輸出信號；參考值提供器，用於提供希望的參考值；預測設備，用於接收來自所述控制器的控制信號，從而輸出預測向量信號；以及減法器，用於計算所述參考值信號和來自所述預測設備的所述預測向量信號之差，及把所述算出的差值送給所述控制器作為所述誤差信號；所述進程控制器的特徵在於所述預測設備包括混合預測器，所述混合預測器用於接收來自所述控制器的控制信號和來自所述進程的進程輸出信號、根據所述接收的信號推導參數模型，及根據所述參數模型輸出表示在預測範圍期間從所述進程產生的輸出的預測向量信號。
17.按照權利要求16所述的進程控制器，其特徵在於所述預測設備包括模型參數估計器，用於接收來自所述控制器的控制信號和來自接受控制的進程的輸出信號，根據所述控制信號和所述進程輸出信號之間的相關性估計使所述進程輸出信號和模型響應信號之差為最小的參數模型的諸參數，及輸出所述估計的模型參數；模型響應變換器，用於接收來自所述模型參數估計器的模型參數，及根據所述模型參數產生所述控制信號各個單位信號元的單位模型響應係數；模型響應單元，用於接收來自所述控制器的控制信號、來自所述模型響應變換器的模型響應係數、及來自所述模型參數估計器的模型參數，其中所述模型響應單元的作用是根據所述控制信號和所述模型響應係數產生表示受到在當前時刻加到所述進程的控制信號輸入影響的進程輸出信號的特徵的模型響應向量；以及預測向量單元，用於接收所述進程輸出信號和來自所述模型響應單元的所述模型響應向量，所述預測向量單元的作用是根據所述進程輸出信號修正所述模型響應向量，從而輸出修正的預測向量。
18.一種控制進程的方法，包括以下步驟測量從包含在進程控制器內的控制器輸出的控制信號、來自外部的擾動信號、及從接受控制的進程產生的輸出信號，及根據所述測得的進程輸出信號進行預測向量的初始化；根據所述控制信號、所述擾動信號和所述進程輸出信號估計參數模型的諸參數；根據所述模型參數構造預測向量，從而輸出所述構成的預測向量；根據構成的預測向量和參考值向量求出參考值誤差向量；以及根據所述參考值誤差向量計算控制器輸出信號及輸出算出的控制器輸出信號。
19.按照權利要求18所述的方法，其特徵在於所述構造和輸出所述預測向量的步驟包括以下步驟根據所述模型參數計算階躍響應係數，及根據算出的階躍響應係數構造階躍響應矩陣；把與上一時刻有關的已修正預測向量的每個元素向未來移變一步，及輸出所述移變的預測向量；根據所述階躍響應係數預測所述測得的控制信號對所述進程輸出信號的影響；測量與當前控制時刻有關的進程輸出信號；根據所述測得的進程輸出信號求出預測誤差，把所述預測誤差加到所述預測向量的每個元素上，存儲所述加法結果，並輸出所述存儲值作為所述修正的預測向量。
20.按照權利要求19所述的方法，其特徵在於所述根據所述算出的階躍響應係數構造所述階躍響應矩陣的步驟包括以下步驟構造所述階躍響應矩陣使得隨著所述階躍響應矩陣列數的增加，階躍響應係數的階次減少，與此同時使用所述控制器輸出信號推導一系列未來值。
21.按照權利要求18所述的方法，其特徵在於所述求得所述參考值誤差向量的步驟包括以下步驟根據所述修正的預測向量推導表示在所述當前控制時刻之後產生的進程輸出的預測向量；以及求出表示所述預測向量和所述參考值向量之差的參考值誤差向量。
22.按照權利要求18所述的方法，其特徵在於所述參考值誤差向量表示預測值和參考值的差值，而該預測值和參考值都和在假定在未來預測範圍「P」中的控制信號沒有變動(Δu(k)＝Δu(k+1)＝…＝0)的條件下在該未來預測範圍「P」中每次掃描時產生的進程輸出有關。
23.按照權利要求22所述的方法，其特徵在於所述計算和輸出所述控制器輸出信號的步驟包括按照使未來的進程輸出信號在所述預測範圍「P」中到達參考值的優化計算來計算一系列未來控制信號的步驟。
全文摘要
一種預測進程的輸出的混合預測器和利用該混合預測器的混合預測方法,及利用混合預測器和混合預測方法控制進程的系統和方法。混合預測器使用隨進程變動而更新的參數模型以便獲得移變的預測向量和階躍響應係數。該混合預測器的特點是附加模型參數估計器和模型響應變換器。在混合預測器中直接計算表示預測範圍長度的預測向量。因此可能減少所需的存儲器容量;同時,模型參數估計器根據進程的變動更新模型響應係數,因此可以實現自適應預測。
文檔編號G05B13/04GK1197946SQ9712114
公開日1998年11月4日 申請日期1997年10月17日 優先權日1997年4月29日
發明者尹進圭 申請人:鮮京建設株式會社